10分钟读懂到底什么是大数据？_十分钟读懂大数据

近几年，大数据概念被炒的也来越厉害，这对于一个新技术领域诞生来说，是个必经的过程。两年前，《纽约时报》撰文“欢迎大数据的到来”，两年后，大数据的商业价值已经显现。在各个行业，我们都已能看到大数据的身影。Gartner对于“大数据”(Big Data)，给出的定义是：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。网友关于大数据生态这一话题也进行了生动激烈的探讨，一起来看看他们的观点吧!

xiaoyu Ma：大数据的讨论，大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。

大数据，首先你要能存的下大数据。

传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs /tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。

存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大)，一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和 Reduce两个计算过程(中间用Shuffle串联)，用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。

那什么是Map什么是Reduce?

考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似(hello, 12100次)，(world，15214次)等等这样的Pair(我这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。然后这些Reducer将再次汇总，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)= (hello，370292)。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。

这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。

Map+Reduce 的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让 Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。

有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的 MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。

有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。

自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真的太慢!流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年/少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点!

于是Impala，Presto，Drill诞生了(当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了)。三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证(因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内)。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说 MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。

这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。

上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce/Tez/Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。

那如果我要更高速的处理呢?

如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming(流)计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了?比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。

还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的(多到无法想象)。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证(不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作)。但是丫就是快。极快。

每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。

除此之外，还有一些更特制的系统/组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。

有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。

你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

夏磊洲：大数据应用领域总结来讲分为离线计算和实时计算。随着数据量的增加，OLTP模式已经难以胜任，于是OLAP逐渐成为主流。无论是实时计算还是离线计算，基本思想是相同的，即：分而治之。大型互联网公司，单次业务需处理的数据量达到在TB级以上时，仿佛三维世界的小人不小心踏进了四维空间碎片，就像星际穿越里的那位哥们，一切记忆中非常简单的事物此时都变得异常复杂。复杂到用diff来比较两个文件都变得十分困难，复杂到我们给文件里地数据排个序都似乎变得不可能。此时，我们就像浪潮之巅里地弄潮儿，不知不觉间遇到了技术瓶颈。我们想呼救，发现众屌丝比我们还挫，我们试图突破，但总是不尽如人意，有些人想到了用超大型计算机，然而处理结果还是跟不上数据量的增加，好痛苦，好无助….

然而就在此时，仿佛晴天一声霹雳，谷歌的三篇论文给我们带来了曙光，给了我们希望。GFS解决了海量数据存储的问题，MapReduce解决了分布式计算的问题，BigTable帮助我们构建分布式的数据仓库。我们欢呼，跪舔，并且对未来充满了希望，but, 我们发现坑爹的谷歌只点化了大众，缺没有开源代码。怎么办呢，只有自己挽起袖子撸一个出来了。于是，华强北山寨版大组合Hadoop出来了。hadoop完全一对一山寨了谷歌的三篇论文的思想，憋出了HDFS(山寨自GFS), MapReduce, Hbase(BigTable)……

纪路：我暂且就按照一个由远及近的顺序，按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在。暂时按一个城市来比喻吧，反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思。

早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学、统计学、算法、编程语言的研究、讨论和实践。这个时代，算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋、砖块)，编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序)，形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器)。这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等)，只有一条泥泞不好走的土路(比如RPC)，经济模式也是小作坊式的经济。一开始互联网并不发达，网速也不快，这种老土的方式完全应付得来，可是随着社交网络和智能手机的兴起，改变了这一切。网站流量成百上千倍的提高，数据变得更加多样化，计算机硬件性能无法按照摩尔定律稳定的提升，小村庄，小作坊生产的模式注定受到限制。人们需要更强大的模式…

起开始，人们以为只要有一个强大的中央数据库，也就是在所有的村庄之间建一座吞吐量巨大，并且兼容并蓄(非关系型，NoSQL)的仓库，用来中转每个村庄生产的大量异质货物就能够拉动经济的增长。可是没过多久，人们就意识到这是一个too young to simple的想法，因为这个仓库的大小也总是有上限的。

之后MapReduce的概念最早由google提出，用来解决大规模集群协同运算的问题，既然一台计算机性能有限，何不将他们联合起来?其野心勃勃，希望为每个村庄都建立一条”村村通“公路，也就是GFS了，就是Google分布式文件系统的意思，将不同服务器的硬盘连接起来，在外面看起来就好像一块巨大的硬盘。然后构建与其上的MapReduce就是一座工厂调度每个村庄的劳动力和物资，让这些村庄作为一个经济体运转起来。居民变得富裕起来了。

不过，富裕起来的只有“谷歌镇”，世界的其他村镇仍然过着原始的生活。这个时候雅虎和Apache的一帮人本着独乐乐不如众乐乐的精神，仿造google的思想，创建了HDFS(Hadoop 分布式文件系统，对应GFS)、Hadoop(对应google的MapReduce)，并公开了全部的蓝图，供全世界免费使用。这样整个世界到处都建立起来了工厂，人们变得富裕起来了。这个时代，Hadoop叫做大数据基础设施。俗话说：饱暖思淫欲，工厂的领导不满足于村镇工厂的粗放型生产，也不再想雇用那么多的劳动力，所以Mahout、HBase、Hive、Pig应运而生，他们都是数控机床，加工中心，只需要几名操作手就能够让整个工厂运转起来，自此人们安居乐业，丰衣足食。

当然，少数更有野心的资本家，不满足于现在的生产力，为了追求更高的利润(这是资本主义的本质)，开发了效率更高的系统Spark，可以10倍于Hadoop的速度生产产品，新的时代才刚刚拉开序幕…

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